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Tests et validation

Dans les architectures sans serveur pilotées par l'IA, les tests unitaires et d'intégration traditionnels restent essentiels. Cependant, de nouveaux types de tests sont nécessaires pour tenir compte de l'imprévisibilité des grands modèles de langage (LLM), de la simultanéité sans serveur et de l'orchestration des flux de travail.

Sans validation rigoureuse, les équipes risquent les problèmes suivants :

Pour éviter ces problèmes, les systèmes d'IA générative modernes exigent une validation à plusieurs niveaux de l'infrastructure, de la logique et du comportement de l'IA.

Types de tests pour l'IA sans serveur

Le test des applications d'IA sans serveur nécessite une approche globale qui répond à la fois aux besoins traditionnels en matière de tests d'applications et aux préoccupations spécifiques à l'IA. Cette section décrit les types de tests essentiels pour garantir la fiabilité, la sécurité et les performances.

Tests unitaires

Les tests unitaires valident la logique atomique (par exemple, AWS Lambdale code). Ces tests sont essentiels car ils détectent les régressions lors des opérations de transformation, de formatage et de pré/post-traitement.

L'exemple de transformation Lambda suivant garantit que la construction de l'invite du modèle est correcte :

def test_format_text_for_model():
    raw_input = {"name": "Aaron", "topic": "feature flag"}
    result = format_text_for_model(raw_input)
    assert "Aaron" in result and "feature flag" in result

Tests rapides

Des tests rapides garantissent que les réponses LLM répondent aux attentes. Ces tests sont essentiels car les instructions sont fragiles et non typées, et de petites modifications peuvent altérer le format ou le sens de sortie.

L'exemple suivant utilisant des entrées dorées montre comment détecter une dérive rapide ou une dégradation du modèle :

Prompt:
"You are a helpful assistant. Summarize this paragraph: {{input}}"

Test Case:
Input: "AWS Lambda lets you run code without provisioning servers."
Expected Output: "AWS Lambda enables serverless execution."

Validation: Does response contain "serverless" and avoid hallucinations?

Tests d'invocation de l'outil agent

Les tests d'invocation de l'outil agent valident agent-to-tool la logique et le mappage des variables. Ces tests sont essentiels car ils garantissent que les agents appellent les bons outils avec les bons paramètres, ce qui évite toute confusion lors de l'exécution.

L'exemple suivant illustre les tests d'invocation d'outils :

Agent Input: "Where is my recent order?"
Expected Lambda Call: `getRecentOrderStatus(userId)`

Tests d'intégration des flux de

Les tests d'intégration des flux de travail vérifient l'orchestration en plusieurs étapes (par exemple, les AWS Step Functionsflux de travail). Ces tests sont essentiels car ils confirment le flux d'événements, les transferts de sortie, les chemins d'erreur et la logique des nouvelles tentatives.

L'exemple Step Functions suivant garantit que les flux de travail en temps réel s'exécutent end-to-end et gèrent les délais d'attente et les nouvelles tentatives :

Test Flow:
- Upload file to S3
- EventBridge triggers state machine
- Step 1: Textract
- Step 2: Classifier
- Step 3: Bedrock summary

Assert: Output file is created in S3, and summary includes key clause

Validation du schéma et tests de contrats

La validation du schéma et les tests de contrat valident les formats de sortie de l'IA. Ces tests sont essentiels car ils protègent les consommateurs en aval contre les réponses erronées de l'IA.

L'exemple suivant montre comment empêcher les ruptures du système en aval dues à une sortie LLM mal formée :

Expected Output:
{
  "summary": "string",
  "risk_score": "number",
  "flags": ["array"]
}

Test: Validate response against schema using `jsonschema` in Lambda

Human-in-the-loop évaluations

Human-in-the-loop Les évaluations (HITL) fournissent des vérifications qualitatives en matière de fondement, de ton et de politique. Ces évaluations sont essentielles pour les domaines hautement fiables tels que les soins de santé, les ressources humaines (RH), le droit et le support client. Ils sont nécessaires pour les industries réglementées, les expériences de marque ou l'exposition au public.

L'exemple de panneau d'assurance qualité (QA) HITL suivant illustre un processus d'évaluation :

Tests de sécurité et de limites

Les tests de sécurité et de délimitation garantissent que les outils et les agents ne dépassent pas leur champ d'application. Ces tests sont essentiels car ils vérifient le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), la résilience à l'injection rapide et le principe du moindre privilège. Ils contribuent à garantir des limites de sécurité et de contrôle rapides des agents.

L'exemple suivant illustre les tests de sécurité :

Tests de simulation de latence et de coûts

Les tests de simulation de latence et de coûts permettent d'estimer le coût d'exécution et la réactivité. Ces tests sont essentiels car ils permettent d'affiner la sélection du modèle (par exemple, Amazon Nova Micro par rapport à Amazon Nova Premier) et les décisions relatives aux flux asynchrones.

L'exemple suivant illustre un test qui prend en charge les décisions architecturales relatives à la sélection de modèles à plusieurs niveaux et au déchargement asynchrone :

Considérations concernant la couverture des tests

Tenez compte des domaines de couverture des tests suivants et des outils associés :

Résumé des tests et de la validation

Les tests et la validation dans les architectures sans serveur pilotées par l'IA sont fondamentaux. Compte tenu de la nature stochastique LLMs et distribuée des systèmes sans serveur, une couverture complète des tests portant sur les instructions, les outils, les flux de travail et le comportement de l'IA permet de :